工业数据的生成量和速度很快，以至难以准确捕获。即使可以，但由于缺乏实境化和易用性，其使用可能受到限制。由于操作数据被锁定在不同的设备中或独立于记录系统中，数据科学家花费大量精力进行数据准备，并且很难提取可操作的工业绩效见解。
FactoryTalk® Edge Gateway™ 软件解决了这些问题，挖掘可行的工厂和企业级见解，以加速工业物联网数字化转型。它简化并自动化了源头上跨机器、设备和自动化资产的工业设备数据的收集、实境化和组织，从而从一开始就实现了较高数据完整性。它为在企业级推动从边缘到云的 IT/OT 融合提供了正确的基础，从而使从车间到高层的每个人都可以做出更明智的决策。
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FactoryTalk Edge Gateway 软件统一了来自工业来源、控制或自动化系统的数据。它可与各类云、工业物联网及大数据应用（包括 ThingWorx、Microsoft Azure IoT Hub、Microsoft SQL、MQTT、InfluxDB 等）集成。它通过通用工业协议 (CIP) 对象自动收集设备信息，并使用 OPC-DA（自动化行业的互操作性标准）访问 KEPServer 企业数据以实现第三方连接。这样可以最大限度地提高运营洞察力，并提供 360 度全方位的业务视图，从而在 IT 应用的集成解决方案中对数据提取进行简化和自动化。
FactoryTalk Edge Gateway 软件可自动从控制器中发现高速、实境相关的运行数据，并将其打包为控制工程师可以配置的逻辑通用信息模型。这种公共信息模型可以加快类似装配线的设置速度，并且可以使用第三方数据充实。可以将其映射到本地或云应用程序，并轻松使用以加速信息技术/运行技术融合。
通过访问运行技术实境化数据，信息技术应用程序可以帮助您在整个企业中提取设备见解。快速、轻松、主动地识别过程和生产效率低下以及产品缺陷。您可通过较少的数据准备时间，专注于使用数据检测和解决设备问题并提高生产量。
FactoryTalk Edge Gateway 软件具备 FactoryTalk Smart Object™ 功能，可自动化数据准备，将其打包为通用信息模型。FactoryTalk Smart Object 内容由控制系统设计人员创建，他们使用其他用户定义的配置属性扩展基本 Logix 标记。可以将它们视为标识特定数据点的元数据，例如能耗、资产健康状况等。配置这些属性时，将引用运行参数以告诉软件如何收集与唯一输出相关的数据。
通用信息模型是将相关数据划分为一个层次结构的逻辑数据结构，数据科学家和熟悉流程的其他人员可以轻松理解和使用。例如，如果您的资产在多个位置配备传感器，则可以按传感器分布（即入口与出口）对数据进行分组。这可轻松提取相关属性以进行分析。
FactoryTalk Edge Gateway 提供自动模型复制功能，可显著缩短部署周期和生命周期成本。它可以流式传输数据、复制信息模型并支持可实现快速应用程序开发的模板化，以此缩短 ThingWorx 部署的价值实现时间。此外，还可以向 FactoryTalk Smart Object 节点分配 ThingWorx 事物模板，以扩展信息模型。
当您在 FactoryTalk Smart Objects 控制编程中复制模型时，将会自动创建或更新生产线、机器或元件的信息模型，从而使您能够以模块化的方式进行开发。对控制器所做的每一个更改都会流向信息系统中，因此，无需在信息客户端中重新构建数据模型。
在食品和饮料行业，质量问题通常在产品进入零售货架或在消费者手中后才发现。在开始召回某个批次时，制造商需要找到问题的根本原因。为了进行有效的根本原因分析 (RCA)，每批批次和序列号均带有时间戳的准确生产数据至关重要。
通过 FactoryTalk Edge Gateway 软件，您可以高速收集数据并在数据源创建信息模型，其中包含每个阶段的批号和序列号以及相应的生产数据，例如电流水平、扭矩、速度等。这种信息模型是在数据源处构建的，可以沿用到数据存储或信息技术应用中，无论是在本地还是在云端，均可应用。通过准确的生产信息，信息技术应用程序现在可以帮助过程工程师和数据科学家都执行 RCA，并防止将来出现类似的质量问题。
轮胎行业经常面临运营和供应链方面的挑战，并且由于原材料成本和运营效率的波动，维持 EBITDA 的持续压力也很大。轮胎制造过程是上游批量生产和下游操作离散生产的独特组合。控制系统、协议和输出的异构混合非常普遍，工厂在部门孤岛中运行，几乎未在价值链上共享数据。
您可通过 FactoryTalk Edge Gateway 软件，在整个价值链中连接异构资产集，将实境化运行数据捕获到通用信息模型中，并消除数据孤岛。上游信息技术应用程序也可以使用此模型创建单个事实来源，以衡量整个企业的运营、机器和质量绩效。通过在信息模型之上使用正确的分析工具集，您可以使用基础的综合运行数据数据预测机器和过程故障，并加速质量问题的 RCA。
